01 智慧中醫概覽
1.中醫療法分類
物理療法：①針灸療法②推拿療法③拔火罐療法
中藥療法：①中草藥材②中藥飲片③中成藥
2.中醫器械類型中醫診斷設備：①脈診設備②望診設備③穴位阻抗檢測設備
中醫治療設備：①穴位電刺激設備②溫針治療設備③灸療設備④拔罐設備⑤燻蒸治療設備⑥穴位微波刺激設備⑦穴位雷射刺激設備
3.智慧中醫智能診斷設備
脈診儀：通過中醫脈象識別算法等一系列AI算法，將肉眼看不到的脈搏，轉化為直觀圖像。
舌診儀：通過計算機視覺等技術，對舌象特徵信息提取與處理，對舌象進行量化分析。
面診儀：對病人面部圖像進行分割及分析，讀取面診及問診信息數據，建立和編輯病例。
四診儀：將中醫舌診、面診、脈診、問診整合在一起，供中醫辨證參考使用。
02 智慧中醫概覽
據中研網數據，預計2022年中藥材行業的市場規模達到855億元，比2016年增長23%。中國醫療器械行業協會報告顯示，截至2017年底，全國中醫醫療器械企業銷售收入為95億元，同比增長17.1%。新思界報告顯示，2016年中國數位化中醫診斷儀市場規模為17億元，2016年我國中醫智能治療儀的市場規模為49.8億元。
2015年5月，國務院發布《中醫藥健康服務發展規劃（2015-2020年）》，提到運用雲計算、移動網際網路、物聯網等信息技術開發智能化中醫健康服務產品。2017年6月，科技部和國家中醫藥管理局聯合印發《「十三五」中醫藥科技創新專項規劃》，提出利用現代科技，推動現代中醫創造性轉化與創新性發展。
03 智慧中醫中人工智慧與相關技術的應用
計算機視覺：可用於中藥材檢測、鑑定、分級等，以及舌診、面診等診療過程中的輔助診斷。
數據挖掘：對疾病證型、症狀、用藥等方面進行分析, 發掘辨證用藥規律。
機器人：採用自動化機械結構模仿常用的中醫推拿手法, 或對特定穴位進行灸療等。
機器學習：對中醫海量文本文獻進行分類，或訓練推薦系統向用戶推薦養生或治療方案等。
深度學習：通過深度學習算法來訓練、設計中醫辨證邏輯模型，建立中醫幹預方案庫。
知識圖譜：展示方劑的中藥組成信息、方劑與方劑、中藥之間的直接或間接的關聯信息。
區塊鏈：可用於中藥材流通溯源、中醫醫師身份認證、中醫連鎖診所帳目管理等。
04 智慧中醫領域細分應用場景及代表機構
醫庫雲、蔡同德堂——中藥材智能鑑別系統：中藥材存在品種基源混亂、野生資源匱乏、栽培引種質量差異、假冒偽劣問題嚴重、炮製不規範、農殘及重金屬等安全性問題等諸多問題。
該系統涵蓋真偽辨識、產地溯源、品質檢測等功能，通過人工智慧技術與傳統中藥近紅外光譜分析，採用深度學習模型訓練，結合影像技術多模態融合，提高了中藥的鑑別精度，其分析精度達90%以上，每次鑑別耗時2秒，相比傳統液相色譜鑑定，影像技術多模態融合鑑定中藥材周期更短、費用更低。
天士力國際基因——星鬥云：該平臺將天士力的現代化中藥研發平臺與Pharnext的網絡藥理學研發平臺以及多種資料庫進行整合，並利用雲計算和AI技術進行優化，形成全新的藥物研發科研協作雲平臺。
平臺通過對生物大數據的整合與挖掘，利用網絡藥理學對疾病與藥物進行深度分析，構建疾病與藥物的作用網絡，為科研人員快速提供關於疾病和藥物的整合信息查詢，輔助探索已知中藥的作用機理，包括關鍵有效成分的鑑定和定位新的適應症，以及潛在小分子複合藥物的組合。
AiTreat——中醫按摩機器人Emma：
這款機器人可以模仿人的手掌和拇指來進行推拿按摩，可以測量特定肌肉或肌腱的精確硬度，針對柔性軟組織實現精準感控，並將收集到的健康數據發送至雲端，再由AI算法計算按摩過程中需要施加的壓力。
同時還可以跟蹤和分析患者的進展，生成可視化報告，使醫生能夠使用精確的經驗數據來衡量患者的康復情況。
衛寧健康、大經中醫——外感肺系疾病臨床輔助診療系統：大經中醫以智能化的方式將中醫的診療經驗記錄和傳承，用戶根據患者確診的疾病，將患者的症狀、體徵輸入系統，系統即可利用自身的人工智慧算法及知識庫（包含了名老中醫、教材、指南、文獻等內容），智能辨證、智能開方，協助用戶進行疾病診治。
目前，該輔診系統可對新型冠狀病毒感染性肺炎、急性上呼吸道感染、流行性感冒、急性呼吸窘迫症候群、外感發熱、咳嗽等十幾種疾病輔助診治。
太一科技——智能脈診儀：這是一款還原了中醫搭脈過程的智能設備。
以中醫傷寒論為基礎，搭載了中醫脈象識別算法等一系列AI算法，以及微壓力陣列傳感技術，對人體可觸摸到的動脈搏動進行採集，儘可能真實地還原中醫的搭脈過程，可將脈診準確率控制在80%以上。
一分半鐘以內，用戶和醫生就可以收到一份完整的3D脈象報告，這份報告包含人體脈象波形、健康評分等內容。
根據這份脈象報告，用戶可進行自我健康管理，醫生也可針對患者的脈象情況，找出對應的病因和病症，為其配藥。
北京大數據研究院、奇點機智——邦大夫：這是一個面向中醫領域的醫患AI對話系統。邦大夫通過對話交互的形式，利用AI賦能預問診、分診導診、網際網路複診、健康諮詢全流程。邦大夫能夠在接診前自動幫助醫生採集患者信息、識別主訴症狀及相關伴隨症狀、既往病史、個人史等信息，生成結構化問診電子病歷，為患者智能匹配適合的科室醫生，並在診後階段幫助醫生進行網際網路複診與隨訪跟蹤，打造從診前到診後的完整閉環
微醫——華佗云：該平臺目前已連接了全國九個省份的1700餘家醫療機構，為嘉興市、麗水市、義烏市、龍巖市長汀縣等全國十多個縣市打造了區域中醫雲平臺，並成為浙江省中醫信息化項目的運營支撐平臺。
作為微醫華佗雲的核心「中醫大腦」，懸壺臺智能輔助診療系統以辨證論治為核心，將證型、藥物禁忌、處方、知識條目凝聚成一套涵蓋疾病證型、治法、體質、處方、配伍的雲化解決方案。
懸壺臺不斷加深與名中醫合作，基於心腦血管病、甲狀腺病、膽結石症、肝病等專病大數據分析，實現了智能化的專病專治。
問止中醫——人工智慧中醫診所：這是一家以中醫人工智慧輔助診療系統為特色的連鎖中醫機構，問止中醫基於中醫的知識體系，建立起中醫知識圖譜，在此基礎上再根據臨床醫師的多年臨證案例做訓練集，不斷優化軟體算法。
通過直接與三甲醫院、社康中心開展聯合臨床課題，問止中醫人工智慧目前已經積累了4萬多個案例。
問止中醫人工智慧已經覆蓋1400多種病症，掌握了8000多個方劑的臨床應用，個性化處方運算速度可達65萬次/秒。每一次就診，問止中醫人工智慧會尋找出被大量案例多次驗證有效的推薦方案。
06 人工智慧技術在智慧中醫中的應用局限性
1.傳統中醫信息化程度較低，缺乏海量數據作為智能化基礎。
2.中醫對智能技術的接受程度相對較低，需要較多市場教育。
3.證候標準化的缺乏，導致深度學習算法訓練難度較大。
4.中醫診療模式依賴經驗與感覺，難以建立標準化數據採集流程。
07 智慧中醫智能化發展趨勢
1.中醫CDSS成為切入點，為問診過程智能化發展打下基礎。
2.網際網路+中醫館模式開始普及，推動線上線下智能化結合。
3.計算機視覺技術發展讓中醫舌診、面診精度提升。
4.數據挖掘技術結合海量患者信息積累，實現智能養生方案推薦。
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